基于变差函数纹理和BP人工神经网络的QuickBird影像分类研究

编号 zgly0001593388

文献类型 期刊论文

文献题名 基于变差函数纹理和BP人工神经网络的QuickBird影像分类研究

作者 马友平 

作者单位 湖北民族学院生物科学与技术学院 

母体文献 遥感技术与应用 

年卷期 2010年04期

年份 2010 

分类号 TP751 

关键词 变差函数  纹理  BP人工神经网络  QuickBird  分类 

文摘内容 通过对QuickBird影像的主成分分析,发现第一主成分信息量为67.09%,第二主成分信息量为31.73%,合计98.81%,因此选了第一、第二主成分进行纹理提取。纹理提取时采用绝对变差函数纹理,窗口大小为3×3,步长为1。地物类型分为4类即建筑物、水体、植被和裸地。BP人工神经网络的拓扑结构为4-4-1,隐层传递函数为S函数(logsig),输出层传递函数为线性(purelin),训练函数为Trainscg;应用该神经网络结构分别对QuickBird影像的多光谱影像和一二主成分及一二主成分纹理影像进行了分类,分别算出了前者的P=84.54%,Kappa系数K=78.50%;后者的P=89.46%,Kappa系数K=85.29%,同时发现加入纹理后分类结果显著提高。